DE4204047C2 - Method and device for positioning an actuator in a motor vehicle - Google Patents

Method and device for positioning an actuator in a motor vehicle

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DE4204047C2 DE19924204047 DE4204047A DE4204047C2 DE 4204047 C2 DE4204047 C2 DE 4204047C2 DE 19924204047 DE19924204047 DE 19924204047 DE 4204047 A DE4204047 A DE 4204047A DE 4204047 C2 DE4204047 C2 DE 4204047C2
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Description

Stand der TechnikState of the art

Aus der DE 37 31 984 A ist ein Verfahren zur adaptiven Stellregelung bei reibungsbehafteten elektromechanischen Antrieben bekannt. Bei diesem Verfahren wird der zeitliche Verlauf des Betrags der Reib­ kraft durch einen modellgestützten, nichtlinearen Beobachter ermit­ telt. Anschließend wird das auf anderem Weg erfaßte Vorzeichen der Reibkraft dem Betrag aufgeschaltet. Zur Kompensation der so erfaßten Reibkraft ist einem Regler ein Mittel parallel geschaltet, dessen Ausgangssignal dem Ausgangssignal des Reglers überlagert wird. Mit dem so erzeugten Signal wird die Regelstrecke beaufschlagt.DE 37 31 984 A describes a method for adaptive control known for frictional electromechanical drives. at This procedure uses the time course of the amount of friction force by a model-based, non-linear observer telt. Then the sign of the Frictional force applied to the amount. To compensate for the so recorded Frictional force is connected to a controller in parallel, a means Output signal is superimposed on the output signal of the controller. With The controlled system is applied to the signal generated in this way.

Ein Nachteil dieses Verfahrens besteht darin, daß ein Modell gefun­ den werden muß, das das Regelsystem möglichst genau beschreibt, um ein gutes Regelverhalten zu erhalten. Je besser das Regelsystem be­ schrieben werden soll, desto umfangreicher und komplizierter wird üblicherweise das für diese Beschreibung herangezogene Modell. Das erschwert die Übertragung des Regelverfahrens auf andere Systeme und die Fehlersuche und Fehlerbeseitigung. A disadvantage of this method is that a model is found must be that the control system describes as precisely as possible in order to to get good control behavior. The better the control system be to be written, the more extensive and complicated it becomes usually the model used for this description. The complicates the transfer of the control procedure to other systems and troubleshooting and troubleshooting.  

Aus der DE 40 12 577 C1 ist ein Regelsystem für ein reibungsbehafte­ tes Stellwerk bekannt. Bei diesem Regelsystem ist einem Positions­ regler ein 2-Punkt-Regler nachgeschaltet. Die Hysteresebreite des 2-Punkt-Reglers kann abhängig von den Betriebsbedingungen einge­ stellt werden. Mit dieser Anordnung soll der Einfluß der Reibung verringert werden, um die Dynamik des Systems zu verbessern. Ein Nachteil dieses Regelsystems besteht darin, daß das Stellwerk infol­ ge der Ansteuerung durch den 2-Punkt-Regler ständig um die Soll-Po­ sition schwingt. Das hat einen erhöhten Verschleiß und Energiever­ brauch des Stellwerks zur Folge. Außerdem ist es nicht möglich, die Regelabweichung dauerhaft auf einen geringen Wert zu begrenzen, son­ dern es verbleibt eine zeitlich zwischen Null und der halben Hyste­ resebreite schwankende Regelabweichung.DE 40 12 577 C1 describes a control system for a frictional system interlocking known. With this control system there is a position controller followed by a 2-point controller. The hysteresis width of the 2-point controller can be activated depending on the operating conditions be put. With this arrangement, the influence of the friction be reduced to improve the dynamics of the system. On The disadvantage of this control system is that the signal box infol control by the 2-point controller constantly around the target Po sition swings. This has increased wear and energy consumption need of the signal box. Besides, it is not possible to Limiting control deviation permanently to a low value, son because there remains a time between zero and half the hysteria wide fluctuating control deviation.

Aus der DE 32 07 863 A1 ist eine ähnliche Regeleinrichtung bekannt. Dort ist einem nichtlinearem Regler ein 2-Punkt-Regler nachgeschal­ tet. Mittels einer Begrenzerstufe wird die Schalthäufigkeit des Zweipunktreglers begrenzt.A similar control device is known from DE 32 07 863 A1. A non-linear controller is followed by a 2-point controller tet. The switching frequency of the Limited two-point controller.

Aus der US 5 005 133 ist ein System zur Regelung der Geschwindigkeit eines Fahrzeugs mittels Fuzzy-Logik bekannt. Dabei wird der Istwert der Geschwindigkeit ermittelt und ein Sollwert unter Berücksichti­ gung des Fahrerwunsches festgelegt. Je nach Fahrzustand (z. B. Ge­ triebegang) werden geeignete Zugehörigkeitsfunktionen gewählt. Auf der Grundlage der so gefundenen Zugehörigkeitsfunktionen und der Soll- und Istwerte der Fahrgeschwindigkeit wird eine Stellgröße zur Steuerung eines Stellers durch Anwendung von Fuzzy-Regeln ermittelt. From US 5 005 133 is a system for regulating the speed of a vehicle using fuzzy logic. The actual value the speed is determined and a setpoint is taken into account specified driver request. Depending on the driving condition (e.g. Ge Suitable gear functions are selected. On the basis of the membership functions found in this way and the Setpoints and actual values of the vehicle speed are used as a manipulated variable Control of an actuator determined using fuzzy rules.  

Aus der EP 0481 492 A2 ist eine Regelvorrichtung bekannt, bei der zumindest ein Proportional­ anteil, ein Integralanteil und ein Differenzialanteil vorgesehen sind. Abhängig von der Abwei­ chung zwischen einem vorgegebenen Sollwert und einer gesteuerten Variablen eines gesteuer­ ten Objekts wird eine erste manipulierte Variable erzeugt, die dem gesteuerten Objekt zugeführt wird. Es wird geprüft, ob die gesteuerten Variable innerhalb eines vorgegebenen Bereichs um den Sollwert als Zentrum liegt. Ist dies nicht der Fall, so wird eine Fuzzy-Regelung aktiviert als Antwort auf die gegebene Abweichung, um eine zweite manipulierte Variable zu erzeugen. Die zweite manipulierte Variable wird zu der erste manipulierte Variablen addiert, um eine dritte manipulierte Variable zu erhalten, die dann dem gesteuerten Objekt zugeführt wird. Wenn die gesteuerten Variable innerhalb des vorgegebenen Bereichs liegt, dann wird die erste manipu­ lierte Variable dem gesteuerten Objekt zugeführt.A control device is known from EP 0481 492 A2, in which at least one proportional share, an integral share and a differential share are provided. Depending on the deviation between a specified setpoint and a controlled variable of a control A first manipulated variable is generated which is fed to the controlled object becomes. It is checked whether the controlled variable is within a predetermined range the setpoint lies as the center. If this is not the case, a fuzzy control is activated as Response to the given deviation to create a second manipulated variable. The second manipulated variable is added to the first manipulated variable by a third to get manipulated variable, which is then fed to the controlled object. If the controlled variable is within the specified range, then the first manipu The controlled variable is fed to the controlled object.

Aus der DE 38 11 086 A1 ist ein PID-Reglersystem bekannt, das einen PID-Regler zur PID- Regelung eines Prozesses hat, der für ein zu regelndes Objekt steht. Weiterhin ist ein automati­ scher Einsteller vorgesehen, der auf eine Variable reagiert, die sich auf die Beeinflussung des PID-Reglers und der Regelvariablen von dem Prozess bezieht, um notwendige Ausführungs­ werte zu erhalten, und der auf der Basis der Ausführungswerte optimale Regelparameter zum Abstimmender tatsächlichen Regelvariablen auf den Regelbefehlswert erstellt, wobei die opti­ malen Regelparameter vom automatischen Einsteller zurückgeführt werden zum PID-Regler.A PID controller system is known from DE 38 11 086 A1 which uses a PID controller for PID Regulation of a process that stands for an object to be regulated. Furthermore, an automatic provided adjuster that reacts to a variable that affects the influence of the PID controller and the control variable from the process relates to necessary execution values, and the optimal control parameter based on the execution values Matching actual control variables to the control command value created, the opti paint control parameters are fed back from the automatic adjuster to the PID controller.

Die obengenannten Verfahren und Vorrichtungen besitzen den Nachteil, daß sie keine optimale Regelung unter allen Betriebsbedingungen er­ möglichen.The above-mentioned methods and devices have the disadvantage that that they have no optimal control under all operating conditions possible.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, eine präzise und schnelle Positionierung eines Stel­ lers in einem Kraftfahrzeug zu ermöglichen. Dabei soll die Abweichung zwischen Soll- und Istwert unter möglichst vielen Betriebsbedingungen möglichst gering gehalten werden und das Regelverhalten auch in Extremfällen stabil bleiben. Insbesondere sollen auch kleine Regelab­ weichungen trotz vorhandener Reibung oder anderer Nichtlinearitäten zuverlässig ausgeregelt werden.The invention has for its object a precise and quick positioning of a stel lers in a motor vehicle. The difference between the target and Actual value can be kept as low as possible under as many operating conditions and that Control behavior remains stable even in extreme cases. In particular, small rules should also The deflections are reliably corrected despite existing friction or other non-linearities become.

Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch die Merkmalskombination des Anspruchs 1 und des Anspruchs 1. gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen angegeben.This object is achieved by the combination of features of claim 1 and claim 1. Advantageous refinements and developments the invention are specified in the subclaims.

Vorteile der ErfindungAdvantages of the invention

Die Erfindung hat den Vorteil, dass die obengenannten Nachteile überwunden werden. The invention has the advantage that the disadvantages mentioned above are overcome.  

Besonders vorteilhaft wirken sich das schnelle Übergangsverhalten und das gute Störverhalten des Reglers aus. Die Reibungskompensation ermöglicht eine präzise Einregelung des Sollwerts. Ein weiterer Vorteil ist die Robustheit des Reglers auch in Extremsituationen. Das Adaptions­ prinzip des erfindungsgemäßen Regelverfahrens ermöglicht eine problemlose Anpassung an den konkreten Einsatzbereich ohne Eingriff in die Struktur des Reglers.The fast transition behavior and the good interference behavior have a particularly advantageous effect of the controller. The friction compensation enables the setpoint to be precisely adjusted. Another advantage is the robustness of the controller even in extreme situations. The adaptations Principle of the control method according to the invention enables easy adaptation to the specific area of application without interfering with the structure of the controller.

Vorteilhafte und zweckmäßige Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung sind nach­ folgend dargestellt. Im Zusammenhang mit der Darstellung der Erfindung werden sowohl nor­ mierte als auch nicht normierte Größen verwendet. Zur Unterscheidung sind die Symbole für die nicht normierten Größen jeweils unterstrichen.Advantageous and expedient refinements and developments of the invention are shown in shown below. In connection with the representation of the invention, both nor mated as well as non-standardized sizes are used. To distinguish them are the symbols for the non-standardized sizes are underlined.

Zeichnungdrawing

Die Erfindung wird nachstehend anhand der in der Zeichnung darge­ stellten Ausführungsformen erläutert.The invention is based on the Darge in the drawing presented embodiments explained.

Es zeigen Fig. 1 eine Prinzipdarstellung des erfindungsgemäßen Re­ gelkreises mit Fuzzy-Regler, Fig. 2 den schematischen Aufbau eines einfachen Fuzzy-Reglers, Fig. 3 den schematischen Aufbau eines adap­ tiven Fuzzy-Reglers, Fig. 4 Zugehörigkeitsfunktionen für die nor­ mierte Regelabweichung e, die normierte zeitliche Ableitung e' der Regelabweichung und die normierte Stellgröße u, Fig. 5 eine Phasen­ ebene für die normierte Regelabweichung e und die normierte zeitli­ che Ableitung e' der Regelabweichung, Fig. 6 eine Tabelle für die Zuordnung von Gebieten der Phasenebene zu Kategorien der normierten Stellgröße u, Fig. 7 eine Auflistung von Fuzzy-Regeln und Fig. 8 eine graphische Darstellung der Anwendung von Fuzzy-Regeln.In the drawings Fig. 1 is a schematic representation of the Re invention gelkreises with fuzzy controller, Fig. 2 shows the schematic structure of a simple fuzzy controller, Fig. 3 shows the schematic structure of an adap tive fuzzy controller, Fig. 4 membership functions for the NOR-optimized control deviation e, the normalized time derivative e 'of the control deviation and the normalized manipulated variable u, FIG. 5 a phase level for the normalized control deviation e and the normalized time derivative e' of the control deviation, FIG. 6 a table for the assignment of areas of the phase level for categories of the standardized manipulated variable u, FIG. 7 shows a list of fuzzy rules and FIG. 8 shows a graphical representation of the application of fuzzy rules.

Beschreibung eines AusführungsbeispielsDescription of an embodiment

Der Aufbau und die Funktionsweise der Erfindung werden beispielhaft für den Einsatz im Zusammenhang mit einer Kraftstoff-Zumeßanlage bei einer Diesel-Brennkraftmaschine beschrieben. Die Erfindung liefert bei diesem Ausführungsbeispiel Signale zur Ansteuerung des elektro­ magnetischen Stellwerks einer Einspritzpumpe, die die Kraftstoffzu­ messung vornimmt.The structure and operation of the invention are exemplary for use in connection with a fuel metering system a diesel engine described. The invention provides in this embodiment, signals to control the electro magnetic signal box of an injection pump, which increases the fuel measurement.

Fig. 1 zeigt ein Prinzipschaltbild des erfindungsgemäßen Regelkrei­ ses. Ein Block mit dem Bezugszeichen 10 stellt einen Sollwert w der Position eines elektromagnetischen Stellwerks einer Kraftstoff-Zu­ meßanlage als ein erstes Eingangssignal für einen Verknüpfungspunkt 11 bereit. In den Verknüpfungspunkt 11 geht als weiteres Eingangs­ signal ein Istwert y der Stellwerk-Position ein. Der Istwert y wird im Verknüpfungspunkt 11 vom Sollwert w subtrahiert. Das Ergebnis dieser Rechenoperation wird als Regelabweichung e bezeichnet und dem Regler 12 zugeführt, der daraus eine Stellgröße u1 ermittelt und an einen weiteren Verknüpfungspunkt 13 weiterleitet. Der Verknü­ pfungspunkt 13 erhält als weiteres Eingangssignal eine von einem Fuzzy-Regler 14 ermittelte Stellgröße u2 und liefert als Aus­ gangssignal u die Summe aus u1 und u2. Der Fuzzy-Regler 14 ist parallel zum Regler 12 angeordnet und besitzt 2 Eingänge. An einem 1. Eingang liegt die durch den Verknüpfungspunkt 11 bestimmte Regel­ abweichung e an und an einem 2. Eingang die zeitliche Ableitung e' der Regelabweichung e, die durch eine Differenzierstufe 15 aus der Regelabweichung e ermittelt wird. Fig. 1 shows a basic circuit diagram of the control circuit according to the invention. A block with reference numeral 10 provides a setpoint value w of the position of an electromagnetic signal box of a fuel metering system as a first input signal for a node 11 . In node 11 , an actual value y of the signal box position is received as a further input signal. The actual value y is subtracted from setpoint w in node 11 . The result of this arithmetic operation is referred to as control deviation e and is fed to the controller 12 , which uses it to determine a manipulated variable u 1 and forwards it to a further node 13 . As a further input signal, the node 13 receives a manipulated variable u 2 determined by a fuzzy controller 14 and supplies the sum of u 1 and u 2 as the output signal u. The fuzzy controller 14 is arranged parallel to the controller 12 and has 2 inputs. The control deviation e determined by connection point 11 is present at a 1st input and the time derivative e 'of the control deviation e, which is determined by a differentiating stage 15 from the control deviation e, is present at a 2nd input.

Das Ausgangssignal u des Verknüpfungspunktes 13 wird dem elektro­ magnetischen Stellwerk 16 der Kraftstoff-Zumeßanlage zugeführt, die dementsprechend den Kraftstoff zumißt. Ein Sensor 17, der am Stell­ werk 16 angebracht ist, bestimmt die Ist-Position y des Stellwerks und meldet sie über eine Zuleitung 18 an den Verknüpfungspunkt 11 zurück.The output signal u of the connection point 13 is fed to the electromagnetic interlocking 16 of the fuel metering system, which accordingly meters the fuel. A sensor 17 , which is attached to the signal box 16 , determines the actual position y of the signal box and reports it back via a feed line 18 to the connection point 11 .

Der Regler 12 enthält je nach Einsatzbereich wenigstens einen der Anteile P, I, D. Er wird so ausgelegt, daß er bei Vernachlässigung der Reibung des Stellwerks 16 eine optimale Regelung ermöglichen würde. Der Einfluß der Reibung wird durch den Fuzzy-Regler 14 kom­ pensiert. Der Fuzzy-Regler 14 ist so ausgelegt, daß er insbesondere bei kleinen Regelabweichungen, bei denen sich Reibungskräfte beson­ ders störend auswirken, stark in den Regelprozess eingreift, d. h. einen hohen Beitrag u2 zur Stellgröße u liefert. Dadurch werden dauerhafte Regelabweichungen, die bei herkömmlichen Reglern in der­ artigen Situation meist auftreten, verhindert. Bei sehr großen Re­ gelabweichungen ist der Einfluß des Fuzzy-Reglers 14 vergleichsweise gering und das Regelverhalten wird hauptsächlich durch den Regler 12 bestimmt. Depending on the area of use, the controller 12 contains at least one of the parts P, I, D. It is designed such that it would enable optimal control if the friction of the signal box 16 were neglected. The influence of the friction is compensated by the fuzzy controller 14 . The fuzzy controller 14 is designed such that it intervenes strongly in the control process, in particular in the case of small control deviations, in which frictional forces have a particularly disturbing effect, ie it makes a large contribution u 2 to the manipulated variable u. This prevents permanent control deviations, which usually occur with conventional controllers in this type of situation. With very large Re gel deviations, the influence of the fuzzy controller 14 is comparatively small and the control behavior is mainly determined by the controller 12 .

In einem weiteren Ausführungsbeispiel ist der Fuzzy-Regler 14 bei kleinen Regelabweichungen e zum Regler 12 zuschaltbar bzw. alterna­ tiv einschaltbar. Das Zuschalten bzw. alternative Einschalten des Fuzzy-Reglers 14 erfolgt dann, wenn ein vorgebbarer Wert der Regel­ abweichung e unterschritten wird und wird beim Überschreiten dieses Wertes wieder rückgängig gemacht. Dabei kann es sich als vorteilhaft erweisen, daß der Schaltvorgang nur dann erfolgt, wenn die Schalt­ bedingung mindestens eine vorgegebene Zeitspanne vorgelegen hat.In a further exemplary embodiment, the fuzzy controller 14 can be switched on or alternatively switched on for small control deviations e to the controller 12 . The fuzzy controller 14 is switched on or alternatively switched on when a predeterminable value of the control deviation e falls below and is reversed when this value is exceeded. It can prove to be advantageous that the switching process only takes place when the switching condition has been present for at least a predetermined period of time.

Zur Bestimmung der Soll-Position w des elektromagnetischen Stell­ werks 16 durch Block 10 können aus dem Stand der Technik bekannte Verfahren eingesetzt werden. Üblicherweise wird aus verschiedenen Betriebsparametern unter Berücksichtigung des Fahrerwunsches die Soll-Position w des Stellwerks 16 mittels Kennlinien oder Kennfel­ dern bestimmt.To determine the desired position w of the electromagnetic actuator 16 by block 10 , methods known from the prior art can be used. Usually, the target position w of the signal box 16 is determined from various operating parameters, taking into account the driver's request, by means of characteristic curves or characteristic diagrams.

Fig. 2 zeigt eine schematische Darstellung des Fuzzy-Reglers 14, der intern aus 3 hintereinantergeschalteten Funktionseinheiten 20, 22 und 24 besteht. Diese 3 Funktionseinheiten werden üblicherweise als Fuzzyfication (20), Fuzzy-Reasoning (22) und Defuzzyfication (24) bezeichnet. FIG. 2 shows a schematic representation of the fuzzy controller 14 , which internally consists of 3 functional units 20 , 22 and 24 connected in series . These 3 functional units are usually referred to as fuzzyfication ( 20 ), fuzzy reasoning ( 22 ) and defuzzyfication ( 24 ).

Die 1. Funktionseinheit 20 erhält als Eingangssignale die Regelab­ weichung e und deren zeitliche Ableitung e'. Durch Normierung erhält man daraus die normierte Regelabweichung e und die normierte zeitli­ che Ableitung e' der Regelabweichung. Den Größen e und e' werden zwei Scharen von Zugehörigkeitsfunktionen µe und µe', die in Fig. 4 graphisch dargestellt sind, zugeordnet. In jeder Zugehörigkeitsfunk­ tion werden die aktuellen Werte für e bzw. e' vermerkt und anschlie­ ßend erfolgt die Weitergabe der Zugehörigkeitsfunktionen an die 2. Funktionseinheit 22. The 1st functional unit 20 receives the control deviation e and its time derivative e 'as input signals. The normalized control deviation e and the normalized time derivative e 'of the control deviation are obtained therefrom by normalization. The quantities e and e 'are assigned two groups of membership functions µ e and µ e ', which are shown graphically in FIG. 4. The current values for e and e 'are noted in each membership function and the membership functions are then passed on to the second functional unit 22 .

In der 2. Funktionseinheit 22 werden die Fuzzy-Regeln auf die von der 1. Funktionseinheit 20 zur Verfügung gestellten Zugehörigkeits­ funktionen angewendet und als Ergebnis erhält man eine Zugehörig­ keitsfunktion µu für die Stellgröße. Eine graphische Darstellung dieser Operation, die üblicherweise als Fuzzy-Reasoning bezeichnet wird, zeigt die weiter unten beschriebene Fig. 8. Die Zugehörig­ keitsfunktion µu wird an die 3. Funktionseinheit 24 weitergeleitet, die daraus durch Mittelwertbildung eine normierte Stellgröße u er­ zeugt. Aus der normierten Stellgröße u wird eine an das System, in dem der Fuzzy-Regler 14 eingesetzt wird, angepaßte Stellgröße u2 ermittelt und am Ausgang des Fuzzy-Reglers 14 bereitgestellt.In the second functional unit 22 , the fuzzy rules are applied to the membership functions provided by the first functional unit 20 and, as a result, a membership function µ u is obtained for the manipulated variable. A graphical representation of this operation, which is usually referred to as fuzzy reasoning, is shown in FIG. 8 described below . The membership function μ u is forwarded to the third functional unit 24 , which generates a standardized manipulated variable u from it by averaging. A manipulated variable u 2 , which is adapted to the system in which the fuzzy controller 14 is used, is determined from the standardized manipulated variable u and provided at the output of the fuzzy controller 14 .

Fig. 3 zeigt ein weiteres Ausführungsbeispiel des Fuzzy-Reglers 14, das zusätzlich Mittel zur Adaption des Fuzzy-Reglers enthält. In dem gestrichelt gezeichneten Block ist der eigentliche Fuzzy-Regler enthalten, außerhalb des Blocks sind Mittel zur Bestimmung einer statischen Regelbasis 32 und von Parametern K1, K2 und K3 an­ geordnet. Diese Mittel können entweder nur während der Entwicklungs­ phase des Reglers vorhanden sein oder - falls eine ständige Adaption gewünscht wird - ganz oder teilweise auch während des Einsatzes des Reglers. Der Kern des hier dargestellten adaptiven Fuzzy-Reglers be­ steht wie der Fuzzy-Regler der Fig. 2 aus den Funktionseinheiten Fuzzyfication 30, Fuzzy-Reasoning 31, 32 und Defuzzyfication 33. Die Anordnung und Funktionsweise derartiger Funktionseinheiten wurde be­ reits im Text zu Fig. 2 beschrieben. Die Fuzzy-Reasoning-Einheit un­ terscheidet sich allerdings von der in Fig. 2 dargestellten inso­ weit, als die Fuzzy-Regeln in einer statischen Regelbasis 32 ausge­ lagert sind, um die Adaption zu erleichtern. Die in der Regelbasis 32 enthaltenen Regeln werden in Block 31 auf die Zugehörigkeitsfunk­ tionen angewendet. FIG. 3 shows a further embodiment of the fuzzy controller 14 , which additionally contains means for adapting the fuzzy controller. The actual fuzzy controller is contained in the block shown in dashed lines. Means for determining a static rule base 32 and parameters K 1 , K 2 and K 3 are arranged outside the block. These means can either only be present during the development phase of the controller or - if a constant adaptation is desired - in whole or in part during the use of the controller. The core of the adaptive fuzzy controller shown here, like the fuzzy controller of FIG. 2, consists of the functional units fuzzyfication 30 , fuzzy reasoning 31 , 32 and defuzzyfication 33 . The arrangement and operation of such functional units has already been described in the text of FIG. 2. The fuzzy reasoning unit differs from the one shown in FIG. 2 insofar as the fuzzy rules are stored in a static rule base 32 in order to facilitate the adaptation. The rules contained in the rule base 32 are applied to the membership functions in block 31 .

In dem in Fig. 3 dargestellten adaptiven Fuzzy-Regler sind 2 Stufen der Adaption vorgesehen. In einer 1. Stufe werden die Eigenschaften des Reglers an ein Einsatzgebiet angepaßt. Dazu wird die statische Regelbasis 32 durch ein Expertenwissen-Modul 34 entsprechend beein­ flußt. Unter anderem wird die Theorie der strukturvariablen Systeme zur Bildung der Fuzzy-Regeln ausgenutzt. Im Expertenwissen-Modul 34 ist das Fachwissen, das für alle in Frage kommenden Einsatzgebiete relevant ist, enthalten.In the adaptive fuzzy controller shown in FIG. 3, two stages of adaptation are provided. In a first stage, the properties of the controller are adapted to an area of application. For this purpose, the static rule base 32 is influenced accordingly by an expert knowledge module 34 . Among other things, the theory of structurally variable systems is used to form the fuzzy rules. Expert knowledge module 34 contains the specialist knowledge that is relevant for all possible areas of application.

In einer 2. Adaptionsstufe erfolgt eine Adaption an eine spezielle Regelstrecke durch die Auswahl geeigneter Parameter zur Beaufschla­ gung der Ein- und Ausgangssignale des adaptiven Fuzzy-Reglers. Die Regelabweichung e wird in einem Block 35 mit einem Parameter K1 multipliziert und die so erzeugte normierte Regelabweichung e wird an den Block 30 weitergeleitet. Die zeitliche Ableitung e' der Re­ gelabweichung wird in einem Block 36 mit einem Parameter K2 multi­ pliziert und die so erzeugte normierte zeitliche Ableitung e' der Regelabweichung wird an den Block 30 weitergeleitet. Die von Block 33 ausgegebene normierte Stellgröße u wird in einem Block 37 mit einem Parameter K3 multipliziert und die so erzeugte Stellgröße u2 stellt das Ausgangssignal des adaptiven Fuzzy-Reglers dar.In a second adaptation stage, an adaptation to a special controlled system is carried out by selecting suitable parameters for applying the input and output signals of the adaptive fuzzy controller. The control deviation e is multiplied in a block 35 by a parameter K 1 and the normalized control deviation e thus generated is passed on to the block 30 . The time derivative e 'of the control deviation is multiplied in a block 36 with a parameter K 2 multi and the standardized time derivative e' of the control deviation thus generated is passed on to block 30 . The standardized manipulated variable u output by block 33 is multiplied in a block 37 by a parameter K 3, and the manipulated variable u 2 thus generated represents the output signal of the adaptive fuzzy controller.

Die Bestimmung der Parameter K1, K2 und K3 wird mittels eines Anpassungs-Moduls 38 durchgeführt. Die für die Anpassung benötigten Daten können entweder manuell mit Hilfe des Expertenwissen-Moduls 34 ermittelt werden oder automatisch durch Bewertung einer Vorhersage für die Regelabweichung mit einem Bewertungs-Modul 39. Die Vorhersa­ ge der Regelabweichung e(k + i) zur Zeit k + i wird von einem Block 40 zur Zeit k in Kenntnis des Sollwerts w(k + i) und des Istwerts y(k) getroffen.The parameters K 1 , K 2 and K 3 are determined by means of an adaptation module 38 . The data required for the adaptation can either be determined manually using the expert knowledge module 34 or automatically by evaluating a prediction for the control deviation using an evaluation module 39 . The prediction of the control deviation e (k + i) at the time k + i is made by a block 40 at the time k in knowledge of the desired value w (k + i) and the actual value y (k).

Bei der Suche nach dem Parameter K1 wird der Wert der Regelab­ weichung e bestimmt, ab dem es dem Regler 12 aus Fig. 1 nicht mehr möglich ist, dem Sollwert w zu folgen. Die so bestimmte Regelab­ weichung e0 soll nach Multiplikation mit dem Parameter K1 gerade die Hälfte der maximalen normierten Regelabweichung emax ergeben. Es gilt also:
When searching for the parameter K 1 , the value of the control deviation e is determined, from which it is no longer possible for the controller 12 from FIG. 1 to follow the setpoint w. The control deviation e 0 determined in this way should, after multiplication by the parameter K 1, result in exactly half of the maximum normalized control deviation e max . So the following applies:

K1 = emax/2e0 K 1 = e max / 2e 0

Zur Bestimmung von K3 benötigt man die positive und negative Gren­ ze der Haftreibung F +|s und F -|s. Der Parameter K3 wird so dimensioniert, daß die Kraft zur Reibungskompensation bei emax/2 mindestens gleich dem Maximum aus F +|s und F -|s ist:
To determine K 3 , one needs the positive and negative limits of static friction F + | s and F - | s. The parameter K 3 is dimensioned such that the force for friction compensation at e max / 2 is at least equal to the maximum of F + | s and F - | s:

K3 ≧ max (2F +|s/emax, 2F -|s/emax)K 3 ≧ max (2F + | s / e max , 2F - | s / e max )

Der Parameter K2 wird so dimensioniert, daß die Dynamik des Fuz­ zy-Reglers optimiert wird. Dies läßt sich entweder manuell auf der Basis des Expertenwissen-Moduls 34 oder automatisch durch die oben beschriebene Bewertung einer vorhergesagten Regelabweichung e(k + i) erreichen.The parameter K 2 is dimensioned so that the dynamics of the fuzzy controller is optimized. This can be achieved either manually on the basis of the expert knowledge module 34 or automatically by the evaluation of a predicted control deviation e (k + i) described above.

In Fig. 4 sind Zugehörigkeitsfunktionen dargestellt. Um die Zuge­ hörigkeitsfunktionen zu definieren, werden den Wertebereichen der normierten Regelabweichnug e, der normierten zeitlichen Ableitung e' der Regelabweichung und der normierten Stellgröße u jeweils mehre Kategorien zugeordnet, wobei jede Kategorie die Lage eines Unterbe­ reichs innerhalb des Wertebereichs qualitativ beschreibt. Die Stärke der Zuordnung jedes einzelnen Werts eines Wertebereichs zu einer Ka­ tegorie wird durch eine Zugehörigkeitsfunktion festgelegt. Beispiels­ weise die Stärke der Zuordnung der normierten Regelabweichung e zur Kategorie "negative small" wird durch die mit "NES" bezeichnete Zu­ gehörigkeitsfunktion µe der Fig. 4a beschrieben. In Fig. 4 membership functions are shown. In order to define the membership functions, the value ranges of the standardized control deviation e, the standardized time derivative e 'of the control deviation and the standardized manipulated variable u are each assigned several categories, each category qualitatively describing the position of a sub-area within the value range. The strength of the assignment of each individual value of a value range to a category is determined by a membership function. For example, the strength of the assignment of the standardized control deviation e to the category "negative small" is described by the membership function µ e of FIG. 4a, designated by "NES".

Fig. 4 zeigt Zugehörigkeitsfunktionen für die Kategorien "negative big" (NB), "negative small" (NS), "positive small" (PS) und "posi­ tive big" (PB). Auf den Abszissen sind die normierten Größen e (Fig. 4a), e' (Fig. 4b) und u (Fig. 4c) jeweils für den Bereich von einem minimalen Wert emin, e'min bzw. u, bis zu einem maximalen Wert emax, e'max bzw. umax aufgetragen und auf den Ordinaten die Zugehörigkeitsfunktionen µe (Fig. 4a), µe' (Fig. 4b) und µu (Fig. 4c) für die verschiedenen Kategorien. Die Zugehörigkeitsfunk­ tionen nehmen jeweils Werte zwischen 0 und 1 an. Der Wert 0 gibt an, daß keine Zugehörigkeit zur betrachteten Kategorie vorliegt und der Wert 1 weist auf eine vollständige Zugehörigkeit hin. In dem hier beschriebenen Ausführungsbeispiel sind die Zugehörigkeitsfunktionen der normierten Regelabweichung e (siehe Fig. 4a) und der normierten zeitlichen Ableitung e' der Regelabweichung (siehe Fig. 4b) für die gleiche Kategorie identisch. Es können prinzipiell aber auch unter­ schiedliche Zugehörigkeitsfunktionen für jede dieser beiden Größen gewählt werden. Je nach Anwendung können auch andere Funktionsver­ läufe als die in Fig. 4 dargestellten gewählt werden. Fig. 4 shows membership functions for the categories "negative big" (NB), "negative small" (NS), "positive small" (PS) and "positive big" (PB). On the abscissa, the normalized quantities e ( FIG. 4a), e '( FIG. 4b) and u ( FIG. 4c) are in each case for the range from a minimum value e min , e' min and u, to a maximum The values e max , e ' max and u max are plotted and the membership functions µ e ( FIG. 4a), µ e ' ( FIG. 4b) and µ u ( FIG. 4c) for the different categories on the ordinate. The membership functions assume values between 0 and 1. The value 0 indicates that there is no membership in the category under consideration and the value 1 indicates complete membership. In the exemplary embodiment described here, the membership functions of the normalized control deviation e (see FIG. 4a) and the normalized time derivative e 'of the control deviation (see FIG. 4b) are identical for the same category. In principle, however, different membership functions can be selected for each of these two sizes. Depending on the application, other functional courses than those shown in FIG. 4 can also be selected.

In Fig. 5 ist eine Phasenebene für die normierte Regelabweichung e und die normierte zeitliche Ableitung e' der Regelabweichung darge­ stellt, die eine besonders effiziente und anschauliche Herleitung der Fuzzy-Regeln zur Bestimmung der normierten Stellgröße u aus der normierten Regelabweichung e und der normierten zeitlichen Ableitung e' der Regelabweichung ermöglicht. Auf der Abszisse ist die normier­ te Regelabweichung e und auf der Ordinate ist die normierte zeitli­ che Ableitung e' der Regelabweichung aufgetragen. Die Phasenebene ist in mehrere Gebiete unterteilt, die mit den Buchstaben A bis H bezeichnet sind. Diagonal durch die Phasenebene verläuft die Gerade "e + e' = 0" von links oben nach rechts unten. Die Fuzzy-Regeln werden mit Hilfe der Phasenebene erzeugt, indem jeweils einem Gebiet oder einer Kombination aus mehreren Gebieten der Phasenebene eine Katego­ rie der normierten Stellgröße u zugeordnet wird. In Fig. 5 is a phase plane for the normalized control deviation e and the normalized time derivative E 'of the control deviation is Darge is that u is a particularly efficient and intuitive derivation of the fuzzy rules for determining the normalized control value of the normalized control deviation e and the normalized time Derivation e 'of the control deviation allows. The normalized control deviation e is plotted on the abscissa and the normalized time derivative e 'of the control deviation is plotted on the ordinate. The phase level is divided into several areas, which are designated with the letters A to H. The straight line "e + e '= 0" runs diagonally through the phase plane from top left to bottom right. The fuzzy rules are generated with the aid of the phase level by assigning a category of the standardized manipulated variable u to an area or a combination of several areas of the phase level.

In Fig. 6 sind die Zuordnungen zwischen den Gebieten der Phasenebene (linke Spalte) und den Kategorien der normierten Stellgröße u (mitt­ lere Spalte) tabellarisch dargestellt. Aus diesen Zuordnungen erhält man Fuzzy-Regeln (rechte Spalte), indem man die Gebiete der Phasen­ ebene durch logische Verknüpfungen der Kategorien für die normierte Regelabweichung e und die normierte zeitliche Ableitung e' der Re­ gelabweichung beschreibt.In Fig. 6, the assignments between the areas of the phase level (left column) and the categories of the normalized manipulated variable u (middle column) are shown in a table. Fuzzy rules (right column) are obtained from these assignments by describing the areas of the phase level by logical combinations of the categories for the normalized control deviation e and the normalized time derivative e 'of the control deviation.

Fig. 7 zeigt eine Auflistung von Fuzzy-Regeln (R1 bis R8). Es ist je ein Satz von Regeln für die beiden Bereiche der Phasenebene "e' < -e" (R1 bis R4) und "e' ≦ -e" (R5 bis R8) definiert. Jede Fuzzy-Regel wird von dem Wort "IF" eingeleitet, dem eine Prämisse folgt. Der Prämisse schließen sich das Wort "THEN" und eine Folgerung an. Die Prämisse besteht aus einer Kategorieangabe oder mehreren, durch logische Ope­ ratoren verknüpften Kategorieangaben für die normierte Regelabwei­ chung e und/oder die normierte zeitliche Ableitung e' der Regelab­ weichung. Die Größe, auf die sich die jeweilige Kategorieangabe be­ zieht, steht dabei zwischen den beiden Kürzeln für die Kategorie, z. B. NEB bedeudet: Die normierte Regelabweichung e ist "negative big". Die Folgerung enthält eine Kategorieangabe für die normierte Stell­ größe u, z. B. "NUB". Fig. 7 shows a collection of fuzzy rules (R1 to R8). A set of rules is defined for each of the two areas of the phase level "e '<-e" (R1 to R4) and "e' ≦ -e" (R5 to R8). Each fuzzy rule is introduced by the word "IF", which is followed by a premise. The premise is followed by the word "THEN" and a conclusion. The premise consists of a category specification or several category information, linked by logical operators, for the normalized rule deviation e and / or the standardized time derivative e 'of the rule deviation. The size to which the respective category specification relates is between the two abbreviations for the category, e.g. B. NEB means: The normalized control deviation e is "negative big". The conclusion contains a category specification for the standardized manipulated variable u, z. B. "NUB".

In Fig. 8 ist die Anwendung von Fuzzy-Regeln für die Beispielwerte der normierten Regelabweichung e und e'0 der normierten zeit­ lichen Ableitung e' der Regelabweichung dargestellt. Es werden die 4 Fuzzy-Regeln gezeigt, die für den Bereich "e' < -e" der Phasenebene definiert sind (R1 bis R4). Andere Fuzzy-Regeln werden nach dem gleichen Schema angewendet. Im oberen Teil der Fig. 8 sind die Zuge­ hörigkeitsfunktionen µe, µe' und µu aus Fig. 4 abgebildet. Darun­ ter ist die Anwendung der Fuzzy-Regeln R1 bis R4 dargestellt, wobei die Anwendung jeder einzelnen Regel von links nach rechts zu lesen ist, mit anderen Worten, die Ergebnisse der Regelanwendungen sind jeweils auf der rechten Seite der Fig. 8 abgebildet. Die Überlage­ rung der Ergebnisse der Regelanwendungen erfolgt von oben nach unten und führt zum Endergebnis, das rechts unten in Fig. 8 dargestellt ist.In FIG. 8, the application of fuzzy rules is shown for the sample values of the normalized control deviation e and e '0 of the standardized time derivative union e' of the control deviation. The 4 fuzzy rules are shown, which are defined for the range "e '<-e" of the phase level (R1 to R4). Other fuzzy rules are applied in the same way. In the upper part of FIG. 8, the train hearing functions µ e , µ e 'and µ u from FIG. 4 are shown. Below the application of the fuzzy rules R1 to R4 is shown, the application of each individual rule being read from left to right, in other words, the results of the rule applications are each shown on the right side of FIG. 8. The results of the control applications are superimposed from top to bottom and lead to the end result, which is shown at the bottom right in FIG. 8.

Die Anwendung einer Fuzzy-Regel läuft folgendermaßen ab:
Es werden zunächst die Kategorieangaben der Prämisse (z. B. R3: PE'S AND NES) ausgewertet, indem zu jeder Kategorieangabe am Ort des Bei­ spielwerts e0 bzw. e'0 (vertikale, gestrichelte Linien) der Wert der Zugehörigkeitsfunktion µe bzw. µe' für die durch die Kategorie­ angabe bezeichnete Größe e bzw. e' ermittelt wird (schwarze Punkte). Besteht die Prämisse aus mehreren Kategorieangaben, so wird sukzes­ sive der größte Funktionswert der durch "OR" verknüpften Kategorie­ angaben bzw. der kleinste Funktionswert der durch "AND" verknüpften Kategorieangaben ausgewählt. Der so bestimmte Funktionswert wird auf die Kategorieangabe der Folgerung (z. B. R3: PUB) übertragen (ge­ strichelte, horizontale Linien), indem die entsprechende Zugehörig­ keitsfunktion µu der normierten Stellgröße u auf Höhe des Funkti­ onswerts horizontal abgeschnitten wird, so daß man die in Fig. 8 schraffiert dargestellten Flächen erhält. Bei den Regeln R1 und R2 wurde bei der Höhe Null abgeschnitten, so daß hier keine Flächen üb­ rig bleiben.A fuzzy rule is used as follows:
There are first (e.g., R3.: PE'S AND NES) the category information of the premise evaluated by each category specified at the point of In gaming value e 0 and e '0 (vertical dashed lines) of the value of the membership function μ s or µ e 'is determined for the size e or e' indicated by the category information (black dots). If the premise consists of several categories, the largest function value of the category linked by "OR" is successively selected or the smallest function value of the category information linked by "AND" is selected. The function value determined in this way is transferred to the category specification of the conclusion (e.g. R3: PUB) (dashed, horizontal lines) by the corresponding membership function µ u of the standardized manipulated variable u being cut off horizontally at the level of the function value, so that the areas shown hatched in FIG. 8 are obtained. In the rules R1 and R2 was cut off at zero height, so that no surfaces remain here.

Diese Vorgehensweise wird für jede Regel durchgeführt und anschlie­ ßend wird die Vereinigungsmenge aller so erhaltenen Zugehörigkeits­ funktionen µu (schraffierte Flächen) der normierten Stellgröße u gebildet. Einen Zahlenwert u2 für die normierte Stellgröße erhält man durch Mittelung über die durch die Vereinigungsoperation erhal­ tene Zugehörigkeitsfunktion (schraffierte Fläche) der normierten Stellgröße u (rechts unten dargestellt). Aus u2 erhält man durch Anpassung an die Regelstrecke mittels des Parameters K3 (siehe Fig. 3) eine Stellgröße u2' die der Stellgröße u1 eines herkömm­ lichen Reglers überlagert wird (siehe Fig. 1). This procedure is carried out for each rule and then the union of all membership functions µ u (hatched areas) of the standardized manipulated variable u is obtained. A numerical value u 2 for the standardized manipulated variable is obtained by averaging the membership function (hatched area) of the standardized manipulated variable u obtained by the union operation (shown below on the right). From u 2 one obtains a manipulated variable u 2 'which is superimposed on the manipulated variable u 1 of a conventional regulator (see FIG. 1) by adapting to the controlled system by means of parameter K 3 (see FIG. 3).

Neben dem hier beschriebenen Einsatzgebiet läßt sich die Erfindung in einem Kraftfahrzeug besonders vorteilhaft zur Ansteuerung eines elektromotorischen oder hydraulischen Stellers einer Vorder- oder Hinterachslenkung oder eines Drosselstellers eines Fahrwerks ein­ setzen. Auch ein Einsatz außerhalb des Kraftfahrzeugs, z. B. in Werkzeugmaschinen oder Robotern ist möglich.In addition to the field of application described here, the invention can be in a motor vehicle particularly advantageous for controlling a electromotive or hydraulic actuator of a front or Rear axle steering or a throttle actuator of a chassis put. Use outside the motor vehicle, e.g. B. in Machine tools or robots are possible.

Claims (12)

1. Verfahren zur Positionierung eines Stellers (16) mittels eines Regelkreises in einem Kraft­ fahrzeug, wobei eine Regelabweichung (e) zwischen einem Sollwert (w) und einem Istwert (y) ermittelt wird und einem ersten Regler (12), der als konventioneller Regler mit wenigs­ tens einer der Regelcharakteristiken (P, I, D) ausgeführt ist und eine erste Stellgröße (u1) liefert, als Eingangsgröße zugeführt wird, wobei dem ersten Regler (12) ein zweiter Regler (14) parallel liegt oder zuschaltbar bzw. alternativ einschaltbar ist und der zweite Regler (14) als Fuzzy-Regler realisiert ist, dem zusätzlich zur Regelabweichung (e) die zeitliche Ableitung (e') der Regelabweichung als Eingangsgröße zugeführt wird und der eine zweite Stellgröße (u2) liefert, wobei der Fuzzy-Regler (14) so ausgelegt ist, dass er bei kleinen Re­ gelabweichungen, bei denen sich Reibungskräfte störend auswirken, eine betragsmäßig gro­ ße Stellgröße (u2) liefert, während bei sehr großen Regelabweichungen die Stellgröße (u2) des Fuzzy-Reglers im Vergleich zur Stellgröße (u2) bei kleinen Regelabweichungen gering ist. 1. A method for positioning an actuator ( 16 ) by means of a control circuit in a motor vehicle, wherein a control deviation (e) between a setpoint (w) and an actual value (y) is determined and a first controller ( 12 ) acting as a conventional controller is carried out with at least one of the control characteristics (P, I, D) and supplies a first manipulated variable (u1), is supplied as an input variable, the first controller ( 12 ) being connected in parallel with a second controller ( 14 ) or switchable or alternatively switchable and the second controller ( 14 ) is implemented as a fuzzy controller, to which the time derivative (e ') of the control deviation is supplied as an input variable in addition to the control deviation (e) and which supplies a second manipulated variable (u2), the fuzzy controller ( 14 ) is designed in such a way that it delivers a large manipulated variable (u2) in the case of small control deviations in which friction forces have a disruptive effect, while in the case of very large control units deviations, the manipulated variable (u2) of the fuzzy controller is small compared to the manipulated variable (u2) for small control deviations. 2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß bei pa­ ralleler Anordnung der beiden Regler (12, 14) oder bei Zuschaltung des Fuzzy-Reglers (14) die vom konventionellen Regler (12) und vom Fuzzy-Regler (14) ermittelten Stellgrößen (u1, u2) additiv über­ lagert werden. 2. The method according to claim 1, characterized in that when pa parallel arrangement of the two controllers ( 12 , 14 ) or when the fuzzy controller ( 14 ) is connected, the manipulated variables determined by the conventional controller ( 12 ) and by the fuzzy controller ( 14 ) (u 1 , u 2 ) can be superimposed additively. 3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch ge­ kennzeichnet, daß der Fuzzy-Regler (14) zugeschaltet bzw. alternativ eingeschaltet wird, wenn die Regelabweichung (e) einen wählbaren Wert für eine wählbare Zeitspanne unterschreitet.3. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that the fuzzy controller ( 14 ) is switched on or alternatively switched on when the control deviation (e) falls below a selectable value for a selectable period of time. 4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch ge­ kennzeichnet, daß der Fuzzy-Regler (14) durch Änderung der Fuzzy- Regeln an ein Einsatzgebiet angepaßt wird.4. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that the fuzzy controller ( 14 ) is adapted to a field of application by changing the fuzzy rules. 5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch ge­ kennzeichnet, daß die Eingangs- und Ausgangssignale des Fuzzy-Reg­ lers (14) mit Parametern multipliziert werden und der Fuzzy-Regler (14) durch manuelle oder automatische Änderung dieser Parameter an die Regelstrecke angepaßt wird.5. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that the input and output signals of the fuzzy Reg coupler (14) are multiplied by parameters, and the fuzzy controller (14) adapted by manual or automatic change of this parameter to the control loop becomes. 6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch ge­ kennzeichnet, daß
  • - die Wertebereiche der normierten Regelabweichnug (e), der nor­ mierten zeitlichen Ableitung (e') der Regelabweichung und der normierten Stellgröße (u) jeweils mehren Kategorien zugeordnet werden,
  • - jede Kategorie die Lage eines Unterbereichs innerhalb des Werte­ bereichs qualitativ beschreibt,
  • - für jede Kategorie eine Zugehörigkeitsfunktion bereitgestellt wird, die die Stärke der Zuordnung jedes einzelnen Werts des Wer­ tebereichs zu dieser Kategorie festlegt.
6. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that
  • - The value ranges of the standardized control deviation (e), the standardized time derivative (e ') of the control deviation and the standardized manipulated variable (u) are each assigned to several categories,
  • - each category qualitatively describes the position of a sub-area within the range of values,
  • - A membership function is provided for each category, which determines the strength of the assignment of each individual value of the value area to this category.
7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß die Zuge­ hörigkeitsfunktionen (µe und µe') der normierten Regelabweichung (e) und der normierten zeitlichen Ableitung (e') der Regelabweichung
  • - für eine Kategorie "negative big" von 1 auf 0 absinken, wenn die normierte Regelabweichung (e) bzw. die normierte zeitliche Ablei­ tung (e') der Regelabweichung den Bereich von einem minimalen Wert (emin bzw. e'min) bis 0 durchlaufen,
  • - für eine Kategorie "negative small" von 0 auf 1 ansteigen, wenn die normierte Regelabweichung (e) bzw. die normierte zeitliche Ableitung (e') der Regelabweichung den Bereich vom minimalen Wert (emin bzw. e'min) bis 0 durchlaufen,
  • - für eine Kategorie "positive small" von 1 auf 0 absinken, wenn die normierte Regelabweichung (e) bzw. die normierte zeitliche Ableitung (e') der Regelabweichung den Bereich von 0 bis zu einem maximalen Wert (emax bzw. e'max) durchlaufen,
  • - für eine Kategorie "positive big" von 0 auf 1 ansteigen wenn die normierte Regelabweichung (e) bzw. die normierte zeitliche Ablei­ tung der Regelabweichung (e') den Bereich von 0 bis zum maximalen Wert (emax bzw. e'max) durchlaufen.
7. The method according to claim 6, characterized in that the train hearing functions (µ e and µ e ') of the normalized control deviation (e) and the normalized time derivative (e') of the control deviation
  • - for a category "negative big" decrease from 1 to 0 if the normalized control deviation (e) or the normalized time derivative (e ') of the control deviation extends from a minimum value (e min or e' min ) to Go through 0,
  • - increase from 0 to 1 for a category "negative small" if the standardized control deviation (e) or the normalized time derivative (e ') of the control deviation pass through the range from the minimum value (e min or e' min ) to 0 .
  • - for a category "positive small" decrease from 1 to 0 if the normalized control deviation (e) or the normalized time derivative (e ') of the control deviation extends from 0 to a maximum value (e max or e' max ) run through,
  • - increase from 0 to 1 for a category "positive big" if the normalized control deviation (e) or the normalized time derivative of the control deviation (e ') ranges from 0 to the maximum value (e max or e' max ) run through.
8. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß die Zuge­ hörigkeitsfunktion (µu) der normierten Stellgröße (u)
  • - für eine Kategorie "negative big" zunächst von 0 bis 1 ansteigt und dann wieder auf 0 absinkt, wenn die normierte Stellgröße (u) den Bereich von einem minimalen Wert (umin) bis 0 durchläuft,
  • - für eine Kategorie "negative small" von 0 nach 1 ansteigt, wenn die normierte Stellgröße (u) den Bereich von der Hälfte des mini­ malen Werts (umin) bis 0 durchläuft,
  • - für eine Kategorie "positive small" von 1 auf 0 absinkt, wenn die normierte Stellgröße (u) den Bereich von 0 bis zur Hälfte eines maximalen Wertes (umax) durchläuft, und
  • - für eine Kategorie "positive big" zunächst von 0 nach 1 ansteigt und dann wieder auf 0 absinkt, wenn die normierte Stellgröße (u) den Bereich von 0 bis zum maximalen Wert (umax) durchläuft.
8. The method according to claim 6, characterized in that the train hearing function (µ u ) of the standardized manipulated variable (u)
  • for a category "negative big" initially increases from 0 to 1 and then drops back to 0 when the standardized manipulated variable (u) passes through the range from a minimum value (u min ) to 0,
  • - for a category "negative small" increases from 0 to 1 if the standardized manipulated variable (u) passes through the range from half the minimum value (u min ) to 0,
  • - for a category "positive small" drops from 1 to 0 if the standardized manipulated variable (u) passes through the range from 0 to half of a maximum value (u max ), and
  • - for a category "positive big" initially increases from 0 to 1 and then drops back to 0 when the normalized manipulated variable (u) passes through the range from 0 to the maximum value (u max ).
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch ge­ kennzeichnet, daß der Fuzzy-Regler (14) die normierte Stellgröße (u) bestimmt, indem er Fuzzy-Regeln auf die normierte Regelabweichung (e) und die normierte zeitliche Ableitung (e') der Regelabweichung anwendet und anschließend die Ergebnisse dieser Regelanwendungen durch Mittelwertbildung überlagert.9. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that the fuzzy controller ( 14 ) determines the normalized manipulated variable (u) by applying fuzzy rules to the normalized control deviation (e) and the normalized time derivative (e ') of the control deviation and then the results of these control applications are superimposed by averaging. 10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch ge­ kennzeichnet, daß ein 1. Satz von 4 Fuzzy-Regeln angewendet wird, falls die normierte zeitliche Ableitung (e') der Regelabweichung größer als das Negative der normierten Regelabweichung (e) ist, wobei
  • - eine 1. Fuzzy-Regel (R1) besagt, daß die normierte Stellgröße (u) "positive big" ist, wenn die normierte Regelabweichung (e) "posi­ tive small" ist und eine weitere Bedingung erfüllt ist, wobei diese weitere Bedingung dann erfüllt ist, wenn die normierte zeitliche Ableitung (e') der Regelabweichung "negative small" oder "positive small" ist,
  • - eine 2. Fuzzy-Regel (R2) besagt, daß die normierte Stellgröße (u) "positive small" ist, wenn die Regelabweichung (e) "positive small" oder "positive big" ist und eine weitere Bedingung erfüllt ist, wobei diese weitere Bedingung dann erfüllt ist, wenn die normierte zeitliche Ableitung (e') der Regelabweichung "positive big" ist oder die normierte Regelabweichung (e) "positive big" ist,
  • - eine 3. Fuzzy-Regel (R3) besagt, daß die normierte Stellgröße (u) "positive big" ist, wenn die normierte zeitliche Ableitung (e') der Regelabweichung "positiv small" ist und die Regelabweichung (e) "negative small" ist,
  • - eine 4. Fuzzy-Regel (R4) besagt, daß die normierte Stellgröße (u) "positive small" ist, wenn die normierte zeitliche Ableitung (e') der Regelabweichung "positive big" ist und eine weitere Bedingung erfüllt ist, wobei diese weitere Bedingung dann erfüllt ist, wenn die normierte Regelabweichung (e) "negative big" oder "negative small" ist,
und ein 2. Satz von 4 Fuzzy-Regeln angewendet wird, falls die nor­ mierte zeitliche Ableitung (e') der Regelabweichung kleiner oder gleich dem Negativen der normierten Regelabweichung (e) ist, wobei
  • - eine 5. Fuzzy-Regel (R5) besagt, daß die normierte Stellgröße (u) "negative big" ist, wenn die normierte Regelabweichung (e) "nega­ tive small" ist und eine weitere Bedingung erfüllt ist, wobei die weitere Bedingung dann erfüllt ist, wenn die normierte zeitliche Ableitung (e') der Regelabweichung "negative small" oder "posi­ tive small" ist,
  • - eine 6. Fuzzy-Regel (R6) besagt, daß die normierte Stellgröße (u) "negative small" ist, wenn eine erste und eine zweite Bedingung erfüllt sind, wobei die erste Bedingung dann erfüllt ist, wenn die normierte Regelabweichung (e) "negative small" oder "negative big" ist, und die zweite Bedingung dann erfüllt ist, wenn die normierte zeitliche Ableitung (e') der Regelabweichung "negative big" ist oder die normierte Regelabweichung (e) "negative big" ist.
  • - eine 7. Fuzzy-Regel (R7) besagt, daß die normierte Stellgröße (u) "negative big" ist, wenn die normierte Regelabweichung (e) "posi­ tive small" ist und die normierte zeitliche Ableitung (e') der Regelabweichung "negative small" ist, und
  • - eine 8. Fuzzy-Regel (R8) besagt, daß die normierte Stellgröße (u) "negative small" ist, wenn die normierte zeitliche Ableitung (e') der Regelabweichung "negativ big" ist und eine weitere Bedingung erfüllt ist, wobei die weitere Bedingung dann erfüllt ist, wenn die normierte Regelabweichung (e) "positive small" oder "positive big" ist,
10. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that a 1st set of 4 fuzzy rules is used if the normalized time derivative (e ') of the control deviation is greater than the negative of the normalized control deviation (e), wherein
  • - A 1st fuzzy rule (R1) states that the normalized manipulated variable (u) is "positive big" if the normalized control deviation (e) is "positive small" and a further condition is met, this further condition then is fulfilled if the standardized time derivative (e ') of the control deviation is "negative small" or "positive small",
  • - A second fuzzy rule (R2) states that the normalized manipulated variable (u) is "positive small" if the control deviation (e) is "positive small" or "positive big" and a further condition is met, whereby this further condition is met if the standardized time derivative (e ') of the control deviation is "positive big" or the standardized control deviation (e) is "positive big",
  • - A third fuzzy rule (R3) states that the normalized manipulated variable (u) is "positive big" if the standardized time derivative (e ') of the control deviation is "positive small" and the control deviation (e) is "negative small""is
  • - A fourth fuzzy rule (R4) states that the normalized manipulated variable (u) is "positive small" if the standardized time derivative (e ') of the control deviation is "positive big" and a further condition is met, whereby this further condition is met if the normalized control deviation (s) is "negative big" or "negative small",
and a second set of 4 fuzzy rules is applied if the normalized time derivative (e ') of the control deviation is less than or equal to the negative of the normalized control deviation (e), where
  • - A 5th fuzzy rule (R5) states that the normalized manipulated variable (u) is "negative big" if the normalized control deviation (e) is "nega tive small" and a further condition is met, the further condition then is satisfied if the standardized time derivative (e ') of the control deviation is "negative small" or "positive small",
  • - A 6th fuzzy rule (R6) states that the normalized manipulated variable (u) is "negative small" if a first and a second condition are met, the first condition being met if the normalized control deviation (e) "negative small" or "negative big", and the second condition is met if the normalized time derivative (e ') of the control deviation is "negative big" or the normalized control deviation (e) is "negative big".
  • - A 7th fuzzy rule (R7) states that the normalized manipulated variable (u) is "negative big" if the standardized control deviation (e) is "positive small" and the standardized time derivative (e ') of the control deviation " negative small ", and
  • - An 8th fuzzy rule (R8) states that the normalized manipulated variable (u) is "negative small" if the normalized time derivative (e ') of the control deviation is "negatively big" and a further condition is met, the further condition is met if the normalized control deviation (s) is "positive small" or "positive big",
11. Vorrichtung zur Positionierung eines Stellers (16) mittels eines Regelkreises in einem Kraftfahrzeug, wobei ein Mittel (11) zur Bestimmung einer Regelabweichung (e) zwischen einem Sollwert (w) und einem Istwert (y) eines mit der Position des Stellers (16) zusam­ menhängenden Signals bereitgestellt wird, wobei ein erster Regler (12) bereitgestellt wird, der als konventioneller Regler mit wenigstens einer der Regelcharakteristiken P, I, D ausge­ führt ist, als Eingangsgröße die Regelabweichung (e) enthält und eine erste Stellgröße (u1) liefert, mit einem zweiten Regler (14) der als Fuzzy-Regler realisiert ist und der dem ersten Regler (12) parallel liegt oder zuschaltbar bzw. alternativ einschaltbar ist, der zusätzlich zur Regelabweichung (e) die zeitliche Ableitung (e') der Regelabweichung als Eingangsgröße erhält und der eine zweite Stellgröße (u2) liefert, der Fuzzy-Regler (14) so ausgestaltet ist, dass er bei kleinen Regelabweichungen, bei denen sich Reibungskräfte störend auswirken, eine betragsmäßig große Stellgröße (u2) liefert, während er bei großen Regelabweichungen vergleichsweise einen kleinen Stellgrößenbetrag liefert.11. Device for positioning an actuator ( 16 ) by means of a control circuit in a motor vehicle, wherein means ( 11 ) for determining a control deviation (e) between a target value (w) and an actual value (y) one with the position of the actuator ( 16 ) coherent signal is provided, a first controller ( 12 ) being provided, which is designed as a conventional controller with at least one of the control characteristics P, I, D, contains the control deviation (e) as an input variable and a first manipulated variable (u1) provides, with a second controller ( 14 ) which is implemented as a fuzzy controller and which is parallel to the first controller ( 12 ) or can be switched on or switched on alternatively, which, in addition to the control deviation (e), the time derivative (e ') of the control deviation receives as an input variable and which supplies a second manipulated variable (u2), the fuzzy controller ( 14 ) is designed in such a way that in the event of small control deviations in which there is friction a large manipulated variable (u2), while for large control deviations it provides a comparatively small manipulated variable. 12. Vorrichtung nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, daß bei paralleler Anordnung der beiden Regler (12, 14) oder bei Zuschaltung des Fuzzy-Reglers (14) die vom konventionellen Regler (12) und vom Fuzzy-Regler (14) ermittelten Stellgrößen (u1, u2) additiv über­ lagert und anschließend an den Steller (16) weitergeleitet werden.12. The apparatus according to claim 11, characterized in that when the two controllers ( 12 , 14 ) are arranged in parallel or when the fuzzy controller ( 14 ) is connected, the manipulated variables determined by the conventional controller ( 12 ) and by the fuzzy controller ( 14 ) ( u 1 , u 2 ) additively overlaid and then forwarded to the actuator ( 16 ).
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